En el ámbito del desarrollo de aplicaciones Python, la herramienta de código abierto más conocida y utilizada en los últimos 5 años es Streamlit. Pero recientemente, otro actor está compitiendo por esta posición: el software francés Taipy. En este artículo descubrirás la diferencia entre Streamlit et Taipy.
Estas dos plataformas son herramientas diseñadas para simplificar el proceso de desarrollo de aplicaciones web en Python. Permiten a los desarrolladores crear rápidamente interfaces de usuario interactivas a partir de su código Python, sin necesitar una experiencia profunda en desarrollo web. ¿Cómo elegir entre los dos? Eso es lo que vamos a descubrir en el artículo comparativo a continuación.
Historia
Streamlit, creado en 2019 por Streamlit Technologies específicamente para científicos de datos, se convirtió en una solución indispensable para los creadores de aplicaciones interactivas con Python.
Taipy es una herramienta mucho más reciente – lanzada en 2020 por los creadores de Hugging Face (una biblioteca NLP popular) con un enfoque en la escalabilidad y el rendimiento.
Instalación
La instalación de Streamlit sigue un procedimiento estándar a través de pip:
pip install streamlit Sin embargo, algunos usuarios pueden encontrar el proceso ligeramente complejo debido a la necesidad de configurar el entorno de desarrollo adecuado.
Es más fácil utilizar IDEs (como VSCode o Spyder) para crear aplicaciones Streamlit. La posibilidad de integración en Jupyter aún no está desarrollada.
A diferencia de Streamlit, la instalación de Taipy es relativamente simple y se puede realizar también a través del administrador de paquetes pip:
pip install taipy Taipy ofrece una extensión de VSCode, pero también puede ser utilizado en notebooks de Jupyter. Una vez instalado, los usuarios pueden comenzar rápidamente su desarrollo sin encontrar problemas mayores.
Uso
Streamlit puede implicar una curva de aprendizaje ligeramente más empinada, ya que ofrece una variedad de características avanzadas y componentes listos para usar.
La herramienta se basa principalmente en un marco front-end simple para controlar y diseñar las aplicaciones. Cualquier modificación obliga a volver a ejecutar el código, lo que complica el proceso para los proyectos en producción.
Taipy se distingue por su simplicidad de uso y su sintaxis intuitiva, un entendimiento básico de los comandos de Python es suficiente para el desarrollo. Taipy solo ejecuta lo que necesita ser ejecutado utilizando callbacks, reduciendo el volumen y el tiempo de procesamiento.
Este software permite el desarrollo de front-end, pero también ofrece soporte especializado para elaborar la infraestructura de back-end, útil para la creación y la gestión de pipelines. El front-end está separado del back-end, la aplicación puede entonces ejecutarse sin problemas técnicos, lo que no ocurre con Streamlit.
Gestión de datos
Streamlit carece de soporte/optimización integrado para la manipulación de grandes cantidades de datos. Las aplicaciones se construyen de la misma manera sin referencia al tamaño de los datos.
Taipy es una buena elección en casos de manejo de Big Data – permite procesar datos voluminosos que requieren un procesamiento intensivo gracias a características como la ejecución asíncrona, el decimador para gráficos o la paginación para tablas. Para comprender mejor lo que implica el manejo de data frames grandes, es aconsejable consultar un recurso sobre qué es un data frame.
Comparemos las ventajas y desventajas de ambas soluciones lado a lado:
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| Ventajas | |
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| Desventajas | |
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Conclusión
La selección entre Taipy y Streamlit dependerá en gran medida de las necesidades específicas del proyecto, del nivel de experiencia y de las habilidades del desarrollador, así como de los requerimientos del proyecto. Streamlit ofrece una gama más amplia de características avanzadas para proyectos complejos y a menudo es preferido para el prototipado debido a su popularidad establecida, lo que también resulta en una documentación extensa y un gran soporte de la comunidad de usuarios. Taipy, por su parte, se distingue como una herramienta más reciente y fácil de usar, específicamente enfocada en la preparación para la producción y la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos.
Ambas herramientas poseen ventajas interesantes, así como desventajas que pueden complicar las tareas dependiendo de su naturaleza y objetivos finales. La elección es tuya, incluso es posible combinarlas aprovechando lo mejor de ambos mundos.
